Автор: Пользователь скрыл имя, 22 Ноября 2012 в 21:57, курсовая работа
В современном обществе важную роль в механизме управления выполняет статистика. Она осуществляет сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации, характеризующей развитие экономики страны, культуры и уровня жизни населения. В результате предоставляется возможность выявления взаимосвязей в экономике, изучение динамики ее развития, проведение международных сопоставлений в конечном итоге принятия эффективных управленческих решений на государственном и региональном уровнях.
Оглавление
В современном обществе важную роль в механизме управления выполняет статистика. Она осуществляет сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации, характеризующей развитие экономики страны, культуры и уровня жизни населения. В результате предоставляется возможность выявления взаимосвязей в экономике, изучение динамики ее развития, проведение международных сопоставлений в конечном итоге принятия эффективных управленческих решений на государственном и региональном уровнях.
Статистика - комплекс учебных дисциплин, обеспечивающих овладение методологией статистического исследования массовых социально-экономических явлений и процессов с целью выявления закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени. Полная и достоверная статистическая информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой. Вся информация, имеющая народнохозяйственную значимость, в конечном счете, обрабатывается и анализируется с помощью статистики.
Имеются следующие средние данные о численности работников и объёмах выполненных работ по 20 предприятиям (таблица 1), среднемесячные объёмы перевезённых грузов АТП по годам (таблица 2) Поправочный коэффициент – 3,2.
Таблица 1
Средние данные о численности работников и объёмов выполненных работ по ряду предприятий.
№ АТП |
Среднесписочная численность, чел. |
Объем выполненных работ, тыс. т. |
1 |
1025 |
2265 |
2 |
842 |
2534 |
3 |
329 |
556 |
4 |
412 |
1421 |
5 |
755 |
3140 |
6 |
690 |
2635 |
7 |
920 |
2677 |
8 |
542 |
1794 |
9 |
924 |
4111 |
10 |
720 |
3528 |
11 |
510 |
943 |
12 |
1120 |
1960 |
13 |
428 |
1408 |
14 |
821 |
3842 |
15 |
479 |
1106 |
16 |
825 |
2895 |
17 |
742 |
1335 |
18 |
325 |
1170 |
19 |
415 |
913 |
20 |
811 |
2935 |
Таблица 2
Среднесписочные объемы перевезенных грузов по годам
месяца |
Среднемесячные объёмы перевозок грузов, т. | ||
2008 |
2009 |
2010 | |
январь |
46242 |
42936 |
42754 |
февраль |
44810 |
45631 |
41829 |
март |
43111 |
46839 |
43425 |
апрель |
45827 |
48115 |
44723 |
май |
49682 |
47816 |
47111 |
июнь |
52119 |
49424 |
48216 |
июль |
54723 |
53829 |
49825 |
август |
59475 |
57917 |
54210 |
сентябрь |
60197 |
59600 |
57817 |
октябрь |
56815 |
54128 |
44297 |
ноябрь |
45637 |
46200 |
43810 |
декабрь |
44438 |
49180 |
41973 |
С помощью аналитических (факторных) группировок исследуются связи между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак, и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.
1.На основании исходных данных, приведенных в таблице, расчитаем средние значения для X и Y:
2.Все необходимые для расчета коэффициента корреляции промежуточные данные и их суммы представлены в таблице:
№ |
Среднесписочная численность,чел, xi |
Объем выполненных работ,тыс. т.,yi |
X-Xср |
Y-Yср |
(Y-Yср)*(X-Xср) |
(X-Xср)2 |
(Y-Yср)2 |
1 |
3 485 |
7 701 |
1 167 |
362 |
422 986 |
1 362 006 |
131 363 |
2 |
2 863 |
8 616 |
545 |
1 277 |
695 795 |
296 862 |
1 630 831 |
3 |
1 119 |
1 890 |
-1 199 |
-5 448 |
6 534 251 |
1 438 440 |
29 682 447 |
4 |
1 401 |
4 831 |
-917 |
-2 507 |
2 299 442 |
841 164 |
6 285 851 |
5 |
2 567 |
10 676 |
249 |
3 337 |
831 189 |
62 026 |
11 138 506 |
6 |
2 346 |
8 959 |
28 |
1 620 |
45 453 |
787 |
2 625 826 |
7 |
3 128 |
9 102 |
810 |
1 763 |
1 428 313 |
656 181 |
3 109 015 |
8 |
1 843 |
6 100 |
-475 |
-1 239 |
588 692 |
225 768 |
1 535 022 |
9 |
3 142 |
13 977 |
824 |
6 639 |
5 468 081 |
678 399 |
44 074 197 |
10 |
2 448 |
11 995 |
130 |
4 657 |
605 596 |
16 913 |
21 684 296 |
11 |
1 734 |
3 206 |
-584 |
-4 132 |
2 413 092 |
340 998 |
17 076 399 |
12 |
3 808 |
6 664 |
1 490 |
-675 |
-1 005 128 |
2 220 249 |
455 031 |
13 |
1 455 |
4 787 |
-863 |
-2 551 |
2 201 186 |
744 338 |
6 509 438 |
14 |
2 791 |
13 063 |
473 |
5 724 |
2 710 141 |
224 155 |
32 766 924 |
15 |
1 629 |
3 760 |
-689 |
-3 578 |
2 466 605 |
475 203 |
12 803 229 |
16 |
2 805 |
9 843 |
487 |
2 504 |
1 219 788 |
237 218 |
6 272 220 |
17 |
2 523 |
4 539 |
205 |
-2 800 |
-573 490 |
41 964 |
7 837 536 |
18 |
1 105 |
3 978 |
-1 213 |
-3 361 |
4 076 191 |
1 471 248 |
11 293 364 |
19 |
1 411 |
3 104 |
-907 |
-4 234 |
3 840 353 |
822 558 |
17 929 805 |
20 |
2 757 |
9 979 |
439 |
2 640 |
1 160 341 |
193 116 |
6 971 923 |
∑ |
37 428 876 |
12 349 591 |
241 813 222 |
3.Рассчитаем ∑[(X-Xср)(Y-Yср)])= 37 428 876
4.Рассчитаем m*σx и m*σy:
m*σx= 3 514, m*σy=15 550;
5.Коэффициент корреляции определяет интенсивность связи между случайными величинами, лежит в границах от и находится по формуле:
rxy=243 813 222/(27 311x15 550) = -0.655
Вывод: коэффициент корреляции равен 0,65 следовательно, зависимость между величинами средняя.
Данные для последующих расчётов представлены в таблице 3.
Таблица 3
Аналитическая группировка статистических наблюдений в строительстве.
№ АТП |
Среднесписочная численность,чел, xi |
Объем выполненных работ,тыс. т.,yi |
y с волной |
yi-yс волной |
(yi-yсволной)/yi |
1 |
3485 |
7701 |
10875,708 |
-3174,708 |
0,292 |
2 |
2863 |
8616 |
8989,944 |
-374,344 |
0,042 |
3 |
1119 |
1890 |
3703,623 |
-1813,223 |
0,490 |
4 |
1401 |
4831 |
4558,915 |
272,485 |
0,060 |
5 |
2567 |
10676 |
8093,434 |
2582,566 |
0,319 |
6 |
2346 |
8959 |
7423,627 |
1535,373 |
0,207 |
7 |
3128 |
9102 |
9793,712 |
-691,912 |
0,071 |
8 |
1843 |
6100 |
5898,528 |
201,072 |
0,034 |
9 |
3142 |
13977 |
9834,931 |
4142,469 |
0,421 |
10 |
2448 |
11995 |
7732,768 |
4262,432 |
0,551 |
11 |
1734 |
3206 |
5568,777 |
-2362,577 |
0,424 |
12 |
3808 |
6664 |
11854,656 |
-5190,656 |
0,438 |
13 |
1455 |
4787 |
4723,790 |
63,410 |
0,013 |
14 |
2791 |
13063 |
8773,545 |
4289,255 |
0,489 |
15 |
1629 |
3760 |
5249,331 |
-1488,931 |
0,284 |
16 |
2805 |
9843 |
8814,764 |
1028,236 |
0,117 |
17 |
2523 |
4539 |
7959,472 |
-3420,472 |
0,430 |
18 |
1105 |
3978 |
3662,404 |
315,596 |
0,086 |
19 |
1411 |
3104 |
4589,829 |
-1485,629 |
0,324 |
20 |
2757 |
9979 |
8670,498 |
1308,502 |
0,151 |
5,241 |
Величина коэффициента корреляции не является доказательством наличия причинно-следственной связи между исследуемыми признаками, а является оценкой степени взаимной согласованности в изменениях двух признаков. Возникает необходимость оценки существенности линейного коэффициента корреляции, дающая возможность распространить выводы по результатам выборки на генеральную совокупность. В зависимости от объёма выборочной совокупности и величины коэффициента корреляции предлагаются различные методы оценки его существенности. В отношении проводимых ниже критериев существенности можно сделать общее замечание, касающееся свойств исходной совокупности. Этим свойством является нормальное распределение значений признака в генеральной совокупности.
При малых n гипотеза о нормальном распределении коэффициента корреляции, как правило, не подтверждается. При небольшом числе испытаний (практически при n<50) для ответа на вопрос, можно ли судить о наличии корреляции по коэффициенту корреляции, полученному из частичной совокупности, используется t-критерий Стьюдента. При этом определяется расчётное значение t по формуле:
Теоретическое значение t определяется по таблице распределения Стьюдента. Для установления значимости коэффициента корреляции проверяют гипотезу о некоррелированности случайных величин в генеральной совокупности, относительно которых подсчитан коэффициент корреляции из частичной совокупности. Если значение t ,определенное по формуле, будет больше, чем значение t, полученное из таблицы распределения Стьюдента при заданном уровне значимости, то предположение о нулевом значении коэффициента корреляции в генеральной совокупности не подтверждается.
По исходным данным t-критерий Стьюдента ( )
3,681
Вывод: так как > , это значит что коэффициент корреляции отличен от нуля с 99,8% вероятностью.1
Полем корреляции называют нанесенные в определенном масштабе точки в прямоугольной системе координат, каждая из которых имеет две координаты.
Рис. 1 Линейная зависимость
Коэффициент регрессии определяет форму связи между случайными величинами и для линейной парной зависимости ( ) рассчитывается по формуле
По данным курсовой работы коэффициент регрессии 3,0308
Информация о работе Аналитическая группировка статистических наблюдений в строительстве